Curated by: Luigi Canali De Rossi
 


13 March 2010

Online Ad Revenue Optimization: Las Predicciones En Tiempo Real Ofrecen Nuevas Oportunidades De Optimizar Ganancias Con Publicidad Online

¿Cuál técnica de optimizar ganancias con anuncios onlines los editores web deben adoptar para aumentar el valor de su publicidad? En estos tiempos de desafíos económicos, la monetización de hasta la última impresión es una prioridad para todos los que han colocado en los ingresos por publicidad todas sus cartas. Pero, ¿qué puede uno hacer?

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Crédito de la foto: Noubigh Ali

Estrategias para optimizar las ganancias con anuncios online, ya sea en casa o con ayuda externa, contribuyen a mejorar los ingresos de publicidad en línea en muchos casos, pero estas soluciones pueden no ser tu mejor opción cuando se trata de elaborar un camino que funciona también para tu crecimiento a largo plazo .

Debido a que se espera que el segmento no garantizado de publicidad en línea crezca a $11 mil millones hasta el 2013, los editores deben adoptar una estrategia específica para este segmento de inventario.

Por causa de la volatilidad de los precios de los anuncios en línea, y porque ninguna red sola puede garantizar el precio más alto por el espacio publicitario de un editor todo el tiempo, sólo una solución real de optimización del tiempo puede asegurar que cada impresión sea monetizada por la más alta fuente de pago.

Sí, los editores online pueden beneficiarse mediante la diversificación de la cantidad y tipo de proveedores que utilizan la publicidad para maximizar el valor de cada impresión del anuncio, pero también necesitan tener la capacidad para que coincida con la mejor red de publicidad o mejor intercambio de anuncios para cada impresión en tiempo real.

Pero, ¿cómo se puede gestionar con eficacia la optimización de anuncios en línea en tiempo real?

Este documento enfoca a los desafíos que los editores online tienen delante de la optimización del valor de las impresiones de anuncios y explora una determinada solución para optimizar las ganancias con anuncios en tiempo real desarrollada por PubMatic.

Hemos pedido a PubMatic, que ha sido el autor de este trabajo, que nos permitiese publicar esta investigación en un formato digital enriquecido y más fácil para que los lectores como tú que están específicamente interesados en el tema de la optimización de anuncios en tiempo real. (No tenemos ningún acuerdo comercial o de intercambio con PubMatic).


 





Ad Price Prediction: La Segunda Generación De Optimización De Ganancias Con Anuncios Para Los Editores Web

por PubMatic



El segmento no garantizado de publicidad en línea es la categoría con el más alto crecimiento y alcanzará $11 mil millones dólares en 2013, según un reciente informe en profundidad por ThinkEquity.

Las rápidas innovaciones de las empresas dentro del ecosistema, en particular redes de anuncios e intercambios de anuncios, están permitiendo a los editores de manera significativa el aumento de los ingresos de anuncios a partir de sus inventarios no-garantizados. Sin embargo, problemas para mantener ese crecimiento sostenible existen.

Junto con el crecimiento de los inventarios de anuncios no garantizados, el aumento en el número de redes e intercambios ad hoc en los últimos años ha creado la necesidad de diversificar los mismos, centrándose en las diferentes audiencias y en su capacidad de orientación.

Por ejemplo la red de publicidad "X" podría ser más adecuada que la red de publicidad "Y" para obtener beneficios económicos de una determinada impresión de anuncio, mientras que la red de publicidad "Y" podría estar en mejores condiciones para obtener beneficios económicos de otra impresión que la red de publicidad "X".

Los editores pueden beneficiarse de esta diversificación, y maximizar el valor de cada impresión del anuncio, si tienen la capacidad de adecuar la mejor red de publicidad o intercambio de publicidad para cada impresión en tiempo real.

En los últimos tres años, con un equipo de más de 40 ingenieros y estadísticos, la tecnología de información de PubMatic ha desarrollado y ha inventado una nueva categoría de proveedor de servicios que permite que los editores hagan esto.

PubMatic ha desarrollado la primera y única solución de optimización en tiempo real en 2006. Desde entonces, PubMatic ha recolectado cientos de miles de millones de datos a través del enfoque de una aprendizaje automático y ha introducido dos nuevas tecnologías en 2009, que han permitido a que la tecnología entre en una fase nueva y más precisa de optimizaciones en tiempo real: la predicción del valor del anuncio.

La predicción del valor del anuncio coincide con la mejor red publicitaria o intercambio de publicidad con cada impresión de anuncio, en nombre de la editorial, en tiempo real. Esto permite al editor aumentar de manera significativa sus ingresos, ya que también gestiona cantidades cada vez mayores de inventarios no-garantizados.

Para los grandes editores online con millones de anuncios que se muestran por día, esto significa que millones más de sus anuncios se han optimizado de lo que sería si utilizasen operaciones manuales para trabajar con redes de publicidad.

Este documento describe en detalle:

  • ¿Por qué PubMatic ha desarrollado la tecnología de algoritmos sofisticados que posibilitan la Ad Price Prediction
  • ¿Cómo aumentar los ingresos por publicidad editorial, y
  • Varios estudios de caso entre editores.

 



1. La Necesidad De Optimizar Las Ganancias Con Anuncios En Tiempo Real

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Los editores que buscan aumentar sus ingresos de anuncios de no-garantizados enfrentan retos importantes.

Aunque las operaciones limitadas podría realizarse sobre una base diaria o semanal para mejorar los ingresos, una tecnología basadas en soluciones en tiempo real que no sólo ayudan a gestionar las redes de anuncios, sino que también aseguran que el editor consiga el máximo rendimiento de todos y cada uno de las impresiones, es necesaria.

Cinco razones por las que una solución en tiempo real es necesaria para garantizar que los editores consigan ingresos máximos por publicidad:

  1. Redes de publicidad estática cadenas de margaritas son ineficaces: los precios de los anuncios cambian en las redes de anuncios constantemente durante el día y con una solución manual a menudo no se tiene la red de publicidad que paga más en la parte superior de tu cadena estática.
  2. Más anuncios debem competir por cada impresión de anuncio individual: Con una solución manual, la gestión de redes de anuncios es un reto. El resultado es que los editores no suelen tener las relaciones suficientes con las redes de anuncios que se especializan en la monetización de los diferentes segmentos de la audiencia. Por lo tanto, los anuncios son generalmente servidos a partir de redes publicitarias que valorizan la impresión de anuncios menos que una red publicitaria diferentes que está tratando alcanzar a ese público específico.
  3. Las redes de anuncios van por defecto a menudo, y es un gran problema: PubMatic ha encontrado que las redes de anuncios van por defecto el 56% del tiempo en promedio y hasta un 87% del tiempo de acuerdo a un estudio realizado en abril de 2008. Como la orientación de los anuncios es cada vez más dependiente del usuario y el contexto de anuncios, por defecto sólo aumentará.
  4. Los anuncios de baja calidad tienen bajos porcentajes de clics: la gestión de redes de anuncios con una solución completamente manual es un reto. Menos redes de anuncios: las opciones de los anuncios que se pueden servir son limitadas, y pueden dar lugar a los anuncios publicados que son poco atractivos para el usuario, lo que repercute negativamente en la tasa de click through.
  5. Una solución es necesaria para IOs no garantizados, redes de anuncios, e intercambios: Los editores cada vez más necesitan gestionar la totalidad de su inventario no garantizado, si se trata de las redes de anuncios, los intercambios de anuncios o anunciantes directos pedidos de inserción, del mismo grupo de inventario no garantizado.

PubMatic ha identificado los desafíos a que los editores se enfrentan en el inicio de la construcción de su optimización de ingresos con anuncios, y continúan avanzando sobre la base de las necesidades del editor y del crecimiento del mercado.

Los avances en la optimización con los ingresos por publicidad de PubMatic's con el crecimiento del mercado: la tecnología de tiempo real proporciona una estrategia a largo plazo para la monetización no garantizada de inventario


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Enfoque del aprendizaje automático de PubMatic: El aprendizaje automático se basa en algoritmos que mejoran automáticamente a través de la experiencia. Incluye extracción de datos que precesan más de 100.000 transacciones de datos por segundo.

PubMatic tiene más de 6.000 editores utilizando la plataforma de optimización, que continuamente ofrecen datos ricos que contribuyen al aprendizaje automático. Cuanto más el aprendizaje automático funciona, más preciso y exacto se vuelve. Los datos recogidos a través del aprendizaje automático se utilizan para el modelo predictivo y son la base de la tecnología Ad Price Prediciton de PubMatic.

 



2. Tres Niveles De Optimización

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Ninguna otra empresa ofrece la optimización en tiempo real.

A fin de que los grandes editores realmente maximicen sus ingresos con anuncios a partir de las redes de anuncios y los intercambios, es necesaria la optimización. Los editores pueden optimizar en tres formas principales con diferentes grados de éxito:

  1. Operaciones manuales desde casa (semanales o mensuales): La mayoría de las editoriales grandes tiene un equipo de operaciones de anuncios que trabaja directamente con las redes de anuncios manualmente optimizándolas. Lo hacen accediendo a las redes de anuncios y haciendo una búsqueda en el historial de precios y en la creación de sus "cadenas de margaritas" en consecuencia. La frecuencia de la optimización se extiende generalmente de semanal a mensual, dependiendo de los recursos humanos.

    Este tipo de optimización realmente propicia la elevación de los ingresos en la gran mayoría de los casos, pero el problema inherente es que los editores están utilizando datos del historial y se limitan a un número muy reducido de datos por los cuales pueden tomar decisiones de optimización.

    Como aumenta el número de la relación de anuncios de red, este enfoque requiere en consecuencia más recursos humanos para optimizar.



  2. Operaciones manuales subcontratadas (diarias o semanales): En un esfuerzo por escapar de la trampa de los recursos de operaciones manuales, algunos editores externalizan la gestión de las relaciones de anuncios de red a proveedores de terceros.

    Hay a menudo beneficios y recursos de expertise, como un proveedor de servicios externalizado normalmente ha identificado las mejores prácticas, mantiene una relación permanente con las redes de anuncios importantes, ya con frecuencia pueden aportar recursos humanos a un coste más barato.

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    Sin embargo, a pesar de la eficiencia obtenida en el costo de los recursos, normalmente hay sólo una mejoría marginal en los ingresos que se generan por el uso de proveedores tercerizados. Estos vendedores se basan en los mismos datos históricos y en el número limitado de datos para tomar decisiones acerca de la publicación de anuncios, y como resultado no puede aumentar significativamente los ingresos del editor.



  3. Algoritmos automatizados + Apoyo a las operaciones (optimización en tiempo real): Esta es la única solución para mejor poder obtener beneficios económicos de todos y cada una de las impresiones de anuncio.

    Haber operaciones de apoyo es fundamental para un editor con el fin de simplificar la gestión de anuncios de red y garantizar que los anuncios no deseados no aparezcan en su sitio, pero sólo los algoritmos en tiempo real pueden predecir que la red de publicidad les pague más por cualquier impresión las 24 horas al día, 7 días a la semana.

    Los algoritmos en tiempo real pueden utilizar los datos mucho más para tomar la decisión de publicación de anuncios, como la geografía, la frecuencia, el contexto, la información demográfica y mucho más. Además, estos algoritmos pueden tomar una decisión única en tiempo real para todos y cada impresión del anuncio.

    Cuanto más datos y decisiones en tiempo real, mayor el rendimiento de ingresos del editor de modo significativo

 



3. Ad Price Prediction: Cómo Funciona

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La tecnología de PubMatic de predicción de precios decide, en tiempo real, cuál red de anuncios, o intercambio de anuncios, o inserción no-garantizada es más capaz de obtener beneficios económicos de una impresión de anuncio para un editor.

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Descripción detallada del flujo:

  1. El usuario de un editor web hace una solicitud en una página. La impresión que se analiza luego para las docenas de diferentes datos, incluido el contexto, la frecuencia, la geografía, la parte del día, el navegador, la demografía, y más.


  2. Entidades que sirven anuncios, incluidas las redes de anuncios, los intercambios de anuncios, y los pedidos de inserción no-garantizada hacen el pedido y luego los filtran. El proceso de filtrado tiene en cuenta la impresión de análisis y datos del usuario, así como la política creativa de la editorial.

    Por ejemplo, las redes publicitarias que sirven sugerentes anuncios de alcohol no pasarán a través del filtro, si las reglas del negocio de la editorial no requieren anuncios de bebidas alcohólicas no se mostrarán en su página web.



  3. Los algoritmos determinan los precios de las redes de anuncios, intercambio de anuncios, y entidades no-garantizadas.

    Desde las entidades que sirven anuncios que pasaron por el primer filtro, los algoritmos de PubMatic procesan más de 100.000 puntos de datos por segundo para decidir qué opción de publicación de anuncios es más capaz de obtener beneficios económicos para la impresión.

    Los datos se recogen de los algoritmos del aprendizaje automático de PubMatic y se toman decisiones en tiempo real basadas en los comportamientos de precios aprendidos y los datos de dinámica de precios liberados de las redes de anuncios a través de la licitación en tiempo real de la API (interfaz de la programación de aplicaciones).

  4. Una ventaja clave para los editores en este proceso es la capacidad de PubMatic de determinar precios de los anuncios sobre la base de las veces que el usuario ha visto un anuncio en particular.

    Las redes de publicidad en general valoran la primera impresión que un usuario ve más que la segunda impresión, y así sucesivamente. Las redes de anuncios a continuación asignan la campaña publicitaria que paga más y así sucesivamente. Los algoritmos aprovechan esta fijación de precios y no optan por mostrar un anuncio si el usuario ha visto suficientes veces como para que el valor es demasiado bajo.

    Porque la limitación de frecuencia es una parte de la mayoría de las campañas de hoy en día, de esta tecnología increíblemente valiosa y proporciona elevaciones importantes de ingresos.


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  5. La entidad de anuncios que más pague es seleccionada y luego entrega el anuncio para el usuario.

    Una vez que PubMatic selecciona la entidad que es más capaz de obtener beneficios económicos por la impresión del anuncio, una solicitud de anuncio se envía a esa entidad. El anuncio es entonces servido directamente de esa entidad, ya sea de una red de publicidad, el intercambio de anuncios, o de una orden de inserción.



  6. Si la entidad de anuncios fue seleccionada por defecto, los pasos anteriores se repiten y la entidad que paga más después de ella será seleccionada.



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    Los precios de las redes de anuncios constantemente cambian, por lo tanto el ajuste semanal de las cadenas de margaritas estáticas, o incluso a diario, no es suficiente para maximizar el rendimiento. La optimización dinámica por defecto actualiza la cadena en tiempo real, por cada impresión, lo que garantiza que la impresión vaya a la red de publicidad que paga más.

     



    4. Ad Price Prediction - Estudios De Casos

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    Los editores que utilizan la optimización en tiempo real siempre ven el precio más alto de anuncios en comparación con las quienes operan manualmente, ya sea de modo propio o subcontratado.

    Los siguientes estudios de caso basados en tres grandes editores destacan que la fijación de precios aumentó el (eCPM) generado a partir de la solución de optimización en tiempo real de PubMatic, utilizando algoritmos automatizados.


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    Conclusión

    Como el inventario de anuncios sigue creciendo, los nuevos métodos de optimización de los ingresos con anuncios deben ser adoptados por los grandes editores, si quieren proteger y mejorar el valor de sus espacios publicitarios.

    Las operaciones con anuncios manuales, ya sea en casa o con la ayuda externa, mejoran los ingresos de anuncios en la mayoría de los casos, pero esas opciones no son viables para el crecimiento de los ingresos a largo plazo.

    Debido a que el segmento de publicidad online no garantizado espera un crecimiento de $11 millones para el 2013, los editores deben adoptar una estrategia específica para este tipo de inventario.

    Debido a la volatilidad de los precios de los anuncios online, y porque ninguna red sola puede garantizar el precio más alto por el espacio publicitario de un editor todo el tiempo, sólo una solución real de optimización del tiempo puede asegurar que cada impresión sea monetizada por la más alta fuente de pago.

    PubMatic ofrece a los editores el método más avanzado de optimización de los ingresos con anuncios disponible: la tecnología Ad Price Prediction (algoritmos automatizados), además de un equipo completo de servicios de apoyo para la editorial que opera los anuncios. Los editores que han estado utilizando la solución PubMatic regularmente ven subir los ingresos publicitarios desde un 30 a 300%.




    Sobre PubMatic

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    PubMatic es una compañía global de optimización de ingresos de anuncios en línea que proporciona a los editores con una solución de servicios para gestionar y monetizar su inventario de anuncios. La predicción de precios de anuncios en tiempo real a través de la tecnología de PubMatic garantiza que las editoriales en línea obtengan más dinero de su espacio publicitario, al decidir en tiempo real la mejor manera de obtener beneficios económicos por cada impresión. En este momento hay más de 6.000 editores de grandes y medianas compañías que trabajan con PubMatic. PubMatic es un empresa respaldada por Draper Fisher Jurvetson, Nexus India Capital y Helion empresas.




    Créditos de las fotos:
    La Necesidad De Optimizar Las Ganancias Con Anuncios En Tiempo Real - Jakub Krechowicz
    Tres Niveles De Optimización - Adistock
    Ad Price Prediction: Cómo Funciona - Alexia Bannister
    Ad Price Prediction - Estudios De Casos - Howard Grill
    Todas las demás imágenes pertenecen a PubMatic

    PubMatic -
    Referencia: PubMatic [ Seguir leyendo ]
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